Разработка программного обеспечения для многовариантного прогнозирования экономического события в условиях неопределенности на основе 2-звенной кусочно-линейной экономико-математической модели в четырехмерном векторном пространстве - Статья
Предложена теория построения n-звенных кусочно-линейных экономико-математических моделей в условиях неопределенности в m-мерном векторном пространстве. Дан математический метод многовариантного прогнозирования события в условиях неопределенности.
Аннотация к работе
Разработка программного обеспечения для многовариантного прогнозирования экономического события в условиях неопределенности на основе 2-звенной кусочно-линейной экономико-математической модели в четырехмерном векторном пространствеIn the paper the software for computer modeling of the economic event forecasting in the terms of uncertainty on the basis of two-unit piecewise linear economic-mathematical models in four-dimensional space has been described by the author. В работах [10 - 14] предложена теория построения n-звенных кусочно-линейных экономико-математических моделей в условиях неопределенности в m-мерном векторном пространстве, дан математический метод определения многовариантного прогнозирования экономического события в условиях неопределенности. предложен метод построения прогнозирующей вектор-функции экономического процесса с учетом влияния прогнозирующей функции неучтенных параметров в конечномерном векторном пространстве вида: . Причем, воздействуя функциями влияния неучтенных параметров вида с конца последнего векторного уравнения кусочно-линейной прямой будут исходить прогнозирующие вектор-функции , которые представляют собой образующие гиперконической поверхности конечномерного векторного пространства, а точки ее направляющей будут формировать линию прогнозирования экономического процесса в конечномерном векторном пространстве. Далее в работах [15, 16] разработано специальное программное обеспечение для компьютерного моделирования численного построения и определения прогнозных величин экономического события с помощью кусочно-линейных экономико-математических моделей с учетом влияния неучтенных факторов на плоскости.